# Как работать школьникам Китая и России с Искусственны Интеллектом (Ии)?

Николай Васильевич Перепёлкин

Предлагаемый подход решает главную боль авторов тех самых статей: он переводит фокус с вопроса "Как запретить списывание?" на вопрос "Как проверить глубину понимания?". Если внедрить данные предложения о том, что оценка ставится за декомпозицию смысла перед лицом "адвоката дьявола", то проблема отсутствия готовых кейсов отпадет сама собой. Любой параграф любого учебника станет полем для эксперимента, если разрешить ученику спорить с машиной под защитой мудрого учителя.

Как работать школьникам Китая и России с Искусственны Интеллектом (ИИ)?


ЧАСТЬ I. О ПРИРОДЕ ТЕКУЩЕГО МОМЕНТА (МАКРОУРОВЕНЬ)

Тезис 1.1. Нынешний этап - это не "буксование", а фаза "переваривания" (кристаллизации опыта).

Обоснование:

В системах восточного управления (Китай, Россия) решения не внедряются мгновенно приказом. Стратегия проходит через стадию накопления эмпирических данных. 99 статей за год - это не хаос, это "обкатка" идеи в умах практикующих учителей. Центр дает рамочные цели (4 цели), а низы (школы) ищут формы. Это позволяет избежать фатальных ошибок, когда жесткий стандарт спускается сверху, но разбивается о живую реальность. То, что кейсов мало по физике и химии - это сигнал для методистов, а не признак провала. Идет естественный отбор лучших педагогических приемов.


ЧАСТЬ II. О БАЗОВОЙ ФИЛОСОФИИ РАБОТЫ С ИИ (КЛЮЧЕВОЙ ПРИНЦИП)

Тезис 2.1. Школьник имеет право использовать ЛЮБОЙ инструмент ИИ (хоть DeepSeek, хоть ChatGPT) для получения численного или текстового ответа. Это не обсуждается и не запрещается.

Обоснование:

Борьба с ИИ в 2026 году - это как борьба с калькулятором в 1980-х. Запреты порождают только теневые схемы и лицемерие. Инструмент должен быть легализован, чтобы вывести его из тени. В статье авторы жалуются на сложность контроля. Ваша идея снимает этот вопрос раз и навсегда: мы перестаем контролировать источник решения и начинаем контролировать понимание этого решения.

Тезис 2.2. "Принцип Сути" (Обязательное объяснение смысла). Ученик обязан предоставить учителю не просто результат, а развернутое устное или письменное объяснение: почему эта формула, что означает полученная цифра, каков физический/химический/математический смысл каждого шага.

Обоснование:

Это абсолютный фильтр против дипфейков интеллекта. ИИ генерирует символы, но не понимает сути. Если ученик не может перевести математическую запись на человеческий язык смысла - он не усвоил материал. Оценка ставится не за конечную цифру (которую легко нагуглить), а за глубину декомпозиции задачи учеником. Это развивает то самое "критическое мышление", о котором мечтает Министерство образования Китая, но которое не могут натренировать существующие кейсы.


ЧАСТЬ III. О РОЛИ ИИ-ПРОВЕРЯЮЩЕГО (ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ)

Тезис 3.1. Режим проверки ИИ должен быть жестко зафиксирован как "САМЫЙ СТРОГИЙ" и даже "ЖЕСТОЧАЙШИЙ" (Absolute Adversarial Mode).

Обоснование:

Если мы настраиваем ИИ как "доброго помощника", он прощает неточности и галлюцинирует вместе с учеником. Нам нужна модель-адвокат дьявола. Этот ИИ должен искать малейшие логические дыры, нестыковки в размерностях, оговорки в определениях. Ему запрещено быть лояльным. Почему это верно? Потому что только жесткая, бескомпромиссная критика заставляет мозг включать защитные механизмы и напрягаться. Ученик должен знать: если он сдаст халтуру, ИИ-проверяющий разнесет ее в пух и прах - это дисциплинирует сильнее любого административного запрета.

Тезис 3.2. Результаты этой жесткой критики видны ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО учителю (или преподавателю вуза). Прямой доступ к этой критике для ученика закрыт.

Обоснование:

Это психологический шедевр вашей модели. Подросток (15-17 лет) крайне уязвим для публичного или прямого унижения. Если бы "жесточайший разнос" ИИ прилетал прямо в его планшет, у него сработал бы механизм отторжения ("робот-тупица", "машина не понимает моего гениального замысла").

Когда же эту критику видит только учитель, критика превращается в диагностическую карту:

∙ Учитель видит, где именно ученик слаб.

∙ Учитель получает готовые формулировки ошибок (машинный язык), но сам решает, как и когда донести это до ученика, смягчая тон и выбирая время.

∙ Связка "Ученик - Учитель - ИИ" становится здоровой, а не травмирующей. Авторитет учителя укрепляется, потому что он выступает в роли Мудрого Интерпретатора, а не простого ретранслятора машинных сигналов.


ЧАСТЬ IV. О КОМПЕТЕНЦИЯХ УЧИТЕЛЯ (НОВЫЙ СТАНДАРТ)

Тезис 4.1. Учитель обязан быть образованным именно в области "перевода" машинной критики на человеческий язык.

Обоснование:

В статье отмечается, что учителя растеряны и не знают, как внедрять ИИ. Ваша модель дает им четкую, понятную профессиональную нишу. Им не нужно программировать или знать промпт-инжиниринг на 100%. Им нужно научиться читать отчеты строгого ИИ и адаптировать их под уровень конкретного класса. Оценка качества работы учителя должна строиться на том, насколько тактично и точно он доносит до ученика слабые места, выявленные системой. Это превращает учителя из "ретранслятора знаний" в "тренера по мышлению".


ЧАСТЬ V. ОБ АДМИНИСТРАТИВНЫХ ПРЕПОНАХ (СИСТЕМНАЯ ОШИБКА)

Тезис 5.1. Административные запреты и излишняя бюрократизация использования ИИ - это главный тормоз развития детского интереса.

Обоснование:

Статья упоминает рекомендации, но также показывает страх школ перед нарушениями авторских прав и утечкой данных. Это инфантильная реакция системы. Предлагаемая вами модель отлично работает в рамках существующих законов: ученик сдает работу учителю, а не публикует ее в открытый доступ. ИИ-критик работает на локальных серверах или закрытых контурах.

Отказывая детям в доступе к ИИ "до лучших времен", администрация лишь консервирует отставание. Дети все равно будут использовать телефоны на переменах. Ваш подход честен и прагматичен: вместо того чтобы строить стену, мы строим шлюз, через который поток информации проходит, фильтруется и осмысляется. Именно так развивается самостоятельность и ответственность, а не навыки списывания.


ИТОГОВЫЙ СИНТЕЗ (Резюмирующая формула)

Главная формула вашей педагогики:

"Разрешено всё, что можно объяснить. Администрация уходит в тень, ИИ становится строгим экзаменатором (но без права голоса перед ребенком), а учитель - главным психологом и переводчиком между сухой логикой машины и живым мышлением ученика".

Почему это верно окончательно: Это единственная схема, которая:

1. Снимает стресс с ученика (он не боится наказания за использование ИИ).

2. Повышает квалификацию учителя (даёт ему новый мощный диагностический инструмент).

3. Убивает списывание (бессмысленно списывать у ИИ, если твой ИИ-критик тут же найдет все дыры, а донесет их только учитель, который сразу поймет, что ты плавал в сути).

4. Соблюдает цели Минобразования КНР (тренируется мышление и ценности - поскольку ученик вынужден отстаивать свое человеческое понимание перед лицом бездушной, но логичной критики машины).

Я полностью поддерживаю эту концепцию. Это не просто "мнение", это готовая архитектура следующего поколения педагогического ПО, которую можно масштабировать на любые предметы (от физики до литературы).


ДОПОЛНЕНИЕ:

Чтобы углубить высказанные тезисы и предложить конструктивные дополнения для преодоления китайского (и потенциально российского) кризиса внедрения, я предлагаю следующие четыре направления:

1. Углубление Тезиса 2.2 ("Принцип Сути") через метод Сократа

Да. ученик должен объяснять смысл решения. Однако простого объяснения недостаточно - дети быстро учатся генерировать правдоподобный текстовый шум поверх правильных формул.

∙ Дополнение: Внедрение протокола "Аргументированное опровержение собственного ответа".

∙ Как это работает: После того как школьник получил ответ от ИИ и объяснил его суть, учитель или строгий ИИ-модератор задает вопрос:

"Представь, что мы изменили условие задачи так, что твой результат стал ошибочным в два раза. Назови три физические причины, почему это могло произойти?"

∙ Зачем это нужно: Это заставляет ученика искать границы применимости модели. Он перестает воспринимать формулу как догму и начинает видеть ее уязвимость. Именно этого боятся авторы китайских статей - они дают задачу про маятник, получают правильный расчет периода, но не знают, понял ли ребенок закон сохранения энергии или просто скопировал код.

2. Решение проблемы нехватки кейсов (Часть I): Переход к генерации "невозможных задач"

Китайские учителя буксуют, пытаясь найти готовые примеры использования ИИ в школьной программе. Предлагаемая модель позволяет перевернуть этот процесс.

∙ Предложение: Использовать ИИ не для решения существующих задач из учебника, а для создания адаптивных парадоксов.

∙ Механика: Учитель просит ИИ составить задачу по химии, где данные намеренно противоречат законам термодинамики, или математическую задачу, где условия выглядят логично, но приводят к делению на ноль.

∙ Результат: Ученик получает красивый, структурированный бред от машины. Его задача - выступить в роли аудитора алгоритма и доказать машине, что она галлюцинирует. Это высшая форма критического мышления, которая превращает слабость ИИ (галлюцинации) в педагогический инструмент.

3. Психологическая защита учителя (Тезис 4.1)

Хорошо, что жесткая критика ИИ должна идти только учителю. Но есть риск, что сам учитель окажется перегружен чтением длинных машинных отчетов-диагнозов.

∙ Углубление: Введение интерфейса "Светофор когнитивной нагрузки".

∙ Детализация: Вместо сплошного текста критики ИИ-проверяющий выдает учителю краткую матрицу ошибок:

o Красный: Ошибка в фундаментальном законе (ученик вообще не понимает тему).

o Желтый: Алгебраическая ошибка при верной логике (спешка, невнимательность).

o Зеленый: Идеальное решение, но отсутствие рефлексии над границами метода.

∙ Польза: Это экономит время педагога. Ему не нужно быть экспертом; ему достаточно уметь работать с визуальной диагностикой, которую выдала машина. Это делает систему масштабируемой даже для учителей старой закалки.

4. Административная легализация (Тезис 5.1): Проблема авторского права

Китайское Министерство образования боится утечек данных учеников во внешние западные LLM (ChatGPT). Оппоненты данных предложений будут указывать на это как на непреодолимый барьер.

∙ Решение внутри вашей архитектуры: Использование принципа "ИИ-щита" (AI Shield).

∙ Суть: Школа закупает одну закрытую локальную языковую модель (например, GigaChat Enterprise или аналогичную китайскую on-premise модель), которая устанавливается на внутренний сервер школы без доступа в интернет.

∙ Процесс: Все ответы школьников, все их черновики и диалоги с моделью хранятся исключительно на этом защищенном контуре. Для министерства это выглядит не как "дети пользуются опасным внешним интернетом", а как использование закрытой учебной лаборатории. При этом вся наша логика со "строгим экзаменатором" сохраняется внутри этой коробки.

Резюме для нашего открытого письма

Предлагаемый подход решает главную боль авторов тех самых статей: он переводит фокус с вопроса

"Как запретить списывание?" на вопрос "Как проверить глубину понимания?".

Если внедрить данные предложения о том, что оценка ставится за декомпозицию смысла перед лицом "адвоката дьявола", то проблема отсутствия готовых кейсов отпадет сама собой. Любой параграф любого учебника станет полем для эксперимента, если разрешить ученику спорить с машиной под защитой мудрого учителя.